Causalidade à Granger e Decomposição da Variância

O conceito de causalidade entre duas variáveis foi introduzido inicialmente por

Granger (1969) e posteriormente divulgado por Sims (Morgado, 2015). A causalidade à Gran- ger implica correlação entre os valores presentes de uma variável e os valores passados de

outras variáveis, não significando que mudanças numa variável impliquem mudanças numa outra variável. Se uma variável ou um grupo de variáveis é utilizado para a previsão de uma outra variável ou de um outro grupo de variáveis , então pode se dizer que “cau- sa Granger” (Marques et al., 2013). Numa regressão de Y e outras variáveis (incluindo os desfasamentos), se incluirmos valores desfasados de X e estes melhorarem de forma signi- ficativa a previsão de Y, então X “causa Granger” Y. No Anexo 6 apresentam-se os resulta- dos do teste de causalidade à Granger após a estimação dos modelos VAR. Os principais resultados obtidos com o teste revelam que, no subperíodo um dos EUA, existe uma rela- ção de causalidade à Granger bilateral entre a política monetária e o mercado de bens e ser- viços (existe feedback entre as duas variáveis: DPM DLCPI) e, no subperíodo dois, verifica-se que os mercados financeiros e imobiliário “causam à Granger” a variável de polí- tica monetária, ou seja, a variável de política monetária pode ser melhor prevista usando toda a informação disponível, incluindo os desfasamentos das variáveis representativas dos mercados financeiros e imobiliário. Relativamente à Austrália, encontra-se uma relação uni- direcional de causalidade à Granger entre as yields e a política monetária no subperíodo um e no subperíodo dois encontra-se uma mesma relação unilateral, mas na direção oposta, isto é, a política monetária “causa à Granger” as yields. Além disso, verifica-se que, no subperíodo dois, a política monetária “causa à Granger” o mercado imobiliário.

27 um de cada país. No que concerne ao subperíodo dois da Suécia, verifica-se que a política monetária “causa à Granger” a inflação, indicando que a variável representativa da inflação pode ser melhor prevista incluindo os desfasamentos da variável que representa a política monetária e os seus próprios desfasamentos. As yields e o preço do imobiliário “causam à

Granger” a variável de política monetária (causalidade unidirecional). No subperíodo dois do

Reino Unido verifica-se que o mercado de bens e serviços e imobiliário “causam à Granger” a variável de política monetária.

A decomposição da variância e do erro de previsão permite analisar a relevância de cada série no modelo na explicação da variância dos resíduos nas restantes variáveis e, neste estudo foi efetuada para 12 períodos. Tendo em consideração que o estudo é elaborado trimestralmente, os 12 períodos correspondem a três anos. Considerando que o foco desta análise é o impacto da política monetária no mercado de bens e serviços, financeiro e imo- biliário, a decomposição da variância foi realizada para DLCPI, DLSTOCK e DLRHPI, revelando os impactos dos choques em DLCPI, DPM, DLSTOCK e DLRHPI. No âmbito desta análise o período de 1970Q1-1990Q4 vai continuar a ser denominado como subperí- odo um e o período de 1991Q1-2016Q4 vai continuar a ser denominado por subperíodo dois.

28 Tabela 3 – Decomposição da Variância: EUA

1970Q1-

1990Q4 SE DLCPI DPM DLSTOCK DLRHPI

DLCPI 1 0,00894 99,23569 0,00000 0 0 6 0,01087 58,48814 9,03486 0,662504 11,94062 12 0,011414 39,25288 6,201266 0,680611 20,07172 DLSTOCK 1 0,004134 8,184615 1,854787 79,72018 0 6 0,007812 6,694196 9,09337 61,8794 1,388761 12 0,009917 6,737198 9,149494 61,13156 1,701662 DLRHPI 1 1,561473 7,784473 0,442447 0,011574 89,36932 6 2,149265 12,18929 12,11388 0,053096 53,85389 12 2,204751 16,37607 10,9679 0,381875 48,58091 1991Q1-

2016Q4 SE DLCPI DPM DLSTOCK DLRHPI

DLCPI 1 0,00524 96,32037 0,00000 0,00000 0,00000 6 0,00579 90,43436 2,40190 0,50050 1,06225 12 0,00586 90,36254 2,43562 0,52821 1,08116 DLSTOCK 1 0,00542 6,49264 0,25800 69,93558 0,00000 6 0,00656 14,39344 5,40323 53,72436 3,21391 12 0,00659 14,60785 5,52276 53,08468 3,82535 DLRHPI 1 0,33031 17,93101 1,14678 1,52681 75,32195 6 0,46228 13,30921 1,45585 1,37900 73,96211 12 0,46533 12,33417 1,77792 1,31072 74,48481

Fonte: Elaboração própria

A análise da decomposição da variância efetuada nos EUA, no subperíodo um, re- vela que os principais determinantes da variação de preços do consumidor é a variação de preços do imobiliário e a variação da taxa de juro. Verifica-se também que os principais determinantes da variação do índice acionista e da variação do índice real de preços do imobiliário é a variação do índice de preços do consumidor e a taxa de juro.

Assim, observa-se que choques em DPM explicam a variância do erro de previsão das variáveis representativas dos três mercados após 12 períodos, nomeadamente, cerca de 6,20% no mercado de bens e serviços; 9,15% no mercado acionista e 10,97% no mercado imobiliário. Relativamente ao subperíodo dois observa-se que choques em DPM têm im- pacto nos três mercados, ainda que pouco significativos, sendo que ao fim de 12 períodos, a percentagem de explicação da variância do erro de previsão é de 2,44% no mercado de bens e serviços, 5,52% no mercado acionista e 1,72% no mercado imobiliário. Neste sub-

29 período, também a variação do índice de preços do consumidor é determinante da variação do índice acionista e da variação do índice real de preços do imobiliário.

Através da análise da decomposição da variância, pode concluir-se que influência da política monetária sobre os mercados de bens e serviços, imobiliário e financeiro foi ligei- ramente menos significativo no subperíodo dois. Para além disso, o maior impacto de um choque na taxa de juro, refletiu-se no mercado imobiliário e nos mercados financeiros no subperíodo um.

Tabela 4 – Decomposição da Variância: Austrália

1970Q1-

1990Q4 SE DLCPI DPM DLSTOCK DLRHPI

DLCPI 1 0,01149 99,02781 0,00000 0 0 6 0,01300 75,47141 8,90486 2,386936 2,40099 12 0,01302 74,68717 8,84287 2,35796 3,328992 DLSTOCK 1 0,009006 3,907973 0,168535 90,15383 0 6 0,011314 4,570271 2,621072 84,69502 1,209258 12 0,011394 4,688414 2,675134 84,43986 1,237938 DLRHPI 1 1,568808 3,01E-06 0,167775 1,136057 97,16308 6 2,004246 5,05189 6,457844 1,534429 79,12053 12 2,011716 6,407326 6,702687 1,519543 77,58802 1991Q1-

2016Q4 SE DLCPI DPM DLSTOCK DLRHPI

DLCPI 1 0,00556 96,64594 0,00000 0,00000 0,00000 6 0,00571 82,03536 9,88286 1,15126 2,39649 12 0,00571 81,66342 10,06026 1,18815 2,52548 DLSTOCK 1 0,00504 0,91968 3,08455 95,05762 0,00000 6 0,00551 2,47828 3,05727 91,89552 0,09166 12 0,00552 2,47830 3,06272 91,86925 0,10753 DLRHPI 1 0,37607 4,31843 8,71563 2,61588 83,74185 6 0,51293 3,61361 12,66346 7,02195 71,17565 12 0,51492 3,62134 13,09752 7,06677 70,48923

Fonte: Elaboração própria

A análise apresentada na Tabela 4 indica que choques em DPM, no subperíodo um, se traduzem numa percentagem de cerca de 8,84% na explicação da variância do erro de

30 previsão ao fim de 12 períodos no mercado de bens e serviços, de cerca de 2,68% na expli- cação da variância do erro de previsão ao fim de 12 períodos no mercado acionista e de cerca de 6,70% no mercado imobiliário. Esta tendência mantém-se no subperíodo dois, onde a ocorrência de um choque em DPM se traduz numa percentagem de cerca de 10% na explicação da variância do erro de previsão no mercado de bens e serviços, ao fim de 6 períodos e permanecendo constante nos restantes períodos. Relativamente ao mercado acionista, a percentagem é de aproximadamente 3% ao longo dos 12 períodos. Por último, ao analisar o impacto no mercado imobiliário, pode concluir-se que choques em DPM, ao fim de 12 períodos, têm a maior percentagem na explicação da variação do erro de previ- são, nomeadamente 13,1%. A influência da política monetária sobre o mercado de bens e serviços é relevante em ambos os subperíodos. No subperíodo um, o impacto de um cho- que na taxa de juro é significativo no mercado imobiliário e pouco significativo no mercado acionista. No subperíodo dois, a influência da política monetária no mercado imobiliário é a mais significativa, onde 13,1% da variância do erro de previsão é decorrente de um cho- que na taxa de juro.

31 Tabela 5 – Decomposição da Variância: Suécia

1970Q1-

1990Q4 SE DLCPI DPM DLSTOCK DLRHPI

DLCPI 1 0,00918 _{97,58351 0,00000 0,00000 0,00000} 6 0,00986 74,98578 4,87318 8,91212 5,30399 12 0,00987 74,47081 4,85648 8,87916 5,87886 DLSTOCK 1 0,00920 2,88273 7,29908 86,74426 0,00000 6 0,01055 2,71349 8,38820 85,68043 0,15719 12 0,01058 2,71431 8,38602 85,65267 0,18551 DLRHPI 1 0,68791 0,23588 0,47897 0,00051 98,21062 6 0,70995 3,49651 0,91339 0,38188 92,76044 12 0,70995 3,59069 1,01070 0,54832 92,24628 1991Q1-

2016Q4 SE DLCPI DPM DLSTOCK DLRHPI

DLCPI 1 0,00725 99,92455 0,00000 0,00000 0,00000 6 0,00780 79,86846 7,15998 1,45131 3,72164 12 0,00781 79,85644 7,16043 1,45633 3,72314 DLSTOCK 1 0,00558 1,20917 0,06803 98,41023 0,00000 6 0,00632 7,15914 1,12056 88,51812 0,93391 12 0,00633 7,19971 1,12686 88,32567 1,00470 DLRHPI 1 0,43731 10,57430 0,22237 0,78371 85,57792 6 0,63132 16,10507 0,93895 10,10597 61,02243 12 0,63417 16,07645 0,93764 10,07955 60,74858

Fonte: Elaboração própria

A análise da tabela da decomposição da variância na Suécia revela que, no subperí- odo um, a variável que mais contribui para determinar a variação do índice de preços do consumidor é a variação do índice acionista. Relativamente ao mercado acionista o princi- pal determinante é a taxa de juro, onde se observa a explicação da variância do erro de pre- visão de aproximadamente 8,39% ao fim dos doze períodos. Por último, um choque em DPM revela, ao fim de doze períodos, uma percentagem de explicação da variância do erro de previsão de aproximadamente 1%, no que diz respeito à variação do índice real de pre- ços do imobiliário. No subperíodo dois, verifica-se que a variação do índice de preços do consumidor é o principal determinante das variações do índice acionista e do índice real de preços do imobiliário e que um choque na taxa de juro se traduz na explicação da variância

32 do erro de previsão no mercado de bens e serviços em, aproximadamente, 7% e, aproxi- madamente, 1% no mercado de capitais.

O impacto da política monetária no mercado acionista é maior no subperíodo um comparativamente ao subperíodo dois. O impacto de um choque na taxa de juro no mer- cado de bens e serviços é maior no subperíodo dois e a influência no mercado imobiliário é igualmente pouco significativa em ambos os subperíodos.

Tabela 6 – Decomposição da Variância: Reino Unido

1970Q1-1990Q4 SE DLCPI DPM DLSTOCK DLRHPI

DLCPI 1 0,01218 97,24305 0,00000 0 0 6 0,01319 66,71238 0,37218 9,352432 1,296837 12 0,01332 66,30068 0,35813 9,312082 1,334046 DLSTOCK 1 0,012032 2,095627 3,683316 65,2215 0 6 0,01731 3,515635 4,124543 59,56419 2,861088 12 0,017795 3,555344 4,11547 59,40082 2,953448 DLRHPI 1 1,693227 0,001635 0,222809 0,156818 81,17208 6 1,750723 7,587153 0,325768 2,940401 58,11397 12 1,752179 12,72504 0,286486 3,607098 50,85336

1991Q1-2016Q4 SE DLCPI DPM DLSTOCK DLRHPI

DLCPI 1 0,00421 96,87076 0,00000 0 0 6 0,00580 78,94890 4,83296 1,722324 3,006562 12 0,00583 78,55942 4,97132 1,700325 3,096659 DLSTOCK 1 0,00416 0,600213 5,880942 86,77921 0 6 0,004965 6,533546 5,272701 72,33841 0,153787 12 0,005016 6,571208 5,285095 72,27124 0,16269 DLRHPI 1 0,435193 4,656521 1,770933 0,514134 89,53876 6 0,563365 21,03251 1,900292 2,456783 66,00469 12 0,566443 20,71945 1,889125 2,596044 64,86571

Fonte: Elaboração própria

Na Tabela 6, verifica-se que, no subperíodo um, após um choque em DPM, a vari- ância do erro de previsão da variação do índice de preços do consumidor é explicada em aproximadamente 0,35% ao fim de 12 períodos. No subperíodo dois é de aproximadamen- te 4,97%. Relativamente à variação do índice acionista, após 6 períodos e mantendo-se constante ao longo dos restantes, a variância do erro de previsão é explicada em, aproxima-

33 damente, 4,1% após um choque em DPM. O resultado é semelhante no subperíodo dois. Quando se observa a variação do índice real de preços do imobiliário, a variância do erro de previsão da variância é explicada em, aproximadamente, 0,29% ao fim de dozes períodos e, após um choque em DPM, no subperíodo dois a explicação é de cerca de 1,89%. O prin- cipal determinante da variação do índice real de preços do imobiliário é a variação do índice de preços do consumidor, onde após um choque em DLCPI, é observável a maior percen- tagem de explicação da variância do erro de previsão, de cerca de 12,73% após 12 períodos.

A influência de um choque na taxa de juro sobre o mercado de bens e serviços é superior no subperíodo dois comparativamente ao subperíodo um. A influência da política monetária quer no mercado imobiliário é pouco significativa e semelhante em ambos os subperíodos e o impacto nos mercados financeiros é relativamente maior no subperíodo dois.